听说马斯克又晒算力账本了。他那边两个大模型机房，一号装了15万张H100、5万张H200、3万张GB200；二号现在已经放进去11万张GB200、44万张GB300。按他最新说法，下周先开22万张GB
听说马斯克又晒算力账本了。他那边两个大模型机房，一号装了15万张H100、5万张H200、3万张GB200；二号现在已经放进去11万张GB200、44万张GB300。按他最新说法，下周先开22万张GB300，11月再开22万张，12月底顺利的话再加22万张，光这一轮就合计66万张新卡。



新批次会放进新建的高密度机房，走液冷和紧凑布线，同样一堆高端卡，占地方更小，用电和散热压力也更集中。因为一号机房卡多，部分机时租给别的AI公司，谷歌按协议10月以后每月付约9.2亿美元，Anthropic也用一号资源，相当于用租金摊建设成本。



这事给人的感觉就是，大模型竞争越来越像修电厂、建工厂。谁有电、有卡、有冷却，谁就能更快跑模型。别人还在算几千张卡怎么省着用，他直接按几十万张往上堆，技术差距会被硬件和能耗进一步拉大。



我个人觉得，大厂拼底层算力没办法，但普通创业公司别硬跟风买卡。AI真正落地，不全看谁堆得多，更多是看场景、数据、成本和合规。以后中小团队把通用大模型接过来，做客服、质检、教育、医疗辅助这些细活，反而更划算。基础设施越便宜，应用端越有机会，大家都去烧钱搞军备，反容易形成浪费和泡沫。